Dissertação

{pt_PT=Creating Recipes using Machine Learning and Computational Creativity} {} EVALUATED

{pt=A área da criatividade computacional foca-se em automatizar tarefas ligadas ao pensamento criativo. O nosso trabalho foca-se nessa área, mais precisamente na aplicação na área da culinária. Já foram realizados trabalhos na área da criatividade computacional aplicada à culinária, mas há melhoramentos a fazer nesses sistemas e novos caminhos a ser explorados. Nesta tese apresentamos um sistema que seja capaz de criar receitas criativas de bolos. O nosso sistema começa por criar uma combinação de ingredientes a partir de uma lista de ingredientes previamente categorizada. Essa criação é feita através de um algoritmo genético que usa uma métrica que tenta equilibrar o sabor e a novidade de cada combinação. Tanto a parte de avaliação do sabor como a estrutura eterna usada para gerar as combinações baseiam-se em conhecimento culinário extraído de vários peritos. Depois de obter a combinação de ingredientes final, é calculada uma preparação. Essa preparação é uma preparação fixa, escolhida de uma lista de três preparações possíveis, sendo que essa preparação final apenas é ajustada para os ingredientes que estão na combinação. Por fim, é gerada uma quantidade para cada um dos ingredientes. O modulo responsável utiliza aprendizagem a partir de um data set de receitas. Realizamos 3 tipos de avaliação distintas, mas onde avaliamos a criatividade das diversas receitas e as comparamos com receitas do mundo real e de receitas geradas de forma aleatória, sendo que todas mostraram que as nossas receitas obtiveram ótimos resultados em termos de originalidade e resultados satisfatórios em termos de sabor., en=The area of computational creativity focuses on automating tasks linked to creative thinking. Our work focuses on this area, more precisely in the area of culinary. There are some works done in the field of computational creativity applied to culinary, but we believe that there are many improvements to be made in these systems and new ways to be explored. In this thesis we present a system that is capable of creating creative recipes for cakes. Our system begins by creating a combination of ingredients from a previously categorized list of ingredients. This creation is done through a genetic algorithm that uses a metric that tries to balance the flavor and the novelty of each combination. Both the flavor assessment and the eternal structure used to generate the combinations are based on culinary knowledge drawn from various experts. After obtaining the final combination of ingredients, a preparation is calculated. This preparation is a fixed preparation, chosen from a list of three possible preparations, the final preparation is only adjusted for the ingredients which are in the combination. Finally, a quantity is generated for each of the ingredients using learning based on a data set of recipes. We have done three different types of evaluation, in all of them we evaluate the creativity of the various recipes and compare them with real world recipes and randomly generated recipes. All of them have shown that our recipes have achieved excellent results in terms of originality and satisfactory results in terms of flavor.}
{pt=Criatividade, Receitas de Bolos, Algoritmo Genético, Conhecimento de Perito, Aprendizagem, en=Creativity, Cake recipes, Genetic Algorithm, Expert Knowledge, Learning}

Outubro 30, 2018, 14:30

Orientação

ORIENTADOR

Francisco António Chaves Saraiva de Melo

Departamento de Engenharia Informática (DEI)

Professor Auxiliar

ORIENTADOR

Helena Sofia Andrade Nunes Pereira Pinto

Departamento de Engenharia Informática (DEI)

Professor Auxiliar